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[發(fā)明專利]一種融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710335767.3 申請日: 2017-05-12
公開(公告)號: CN107169448A 公開(公告)日: 2017-09-15
發(fā)明(設(shè)計)人: 王云峰;謝素艷;寧曉希;韓常;寇為剛;譚等泰;賀國慶 申請(專利權(quán))人: 甘肅政法學(xué)院
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06T7/292;H04N7/18
代理公司: 北京國坤專利代理事務(wù)所(普通合伙)11491 代理人: 黃耀鈞
地址: 730070*** 國省代碼: 甘肅;62
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 融合 處理 有效 信息 動態(tài) 捕捉 預(yù)警 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法,其特征在于,所述融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法為:通過圖像在不同尺度空間中的特性和圖像關(guān)鍵點的確立進(jìn)行驗證及采用SIFT算法,采用稀疏冗余模型算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)進(jìn)過濾掉視頻圖像中無用的信息或干擾信息、自動識別不同物體;分析抽取視頻中關(guān)鍵有用信息,快速、準(zhǔn)確得定位事故現(xiàn)場,判斷監(jiān)控畫面中的異常情況;最后融合處理有效信息并以最快和最佳的方式發(fā)出警報或觸發(fā)其它動作。

2.如權(quán)利要求1所述的融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法,其特征在于,采用SIFT算法自動運(yùn)動匹配、噪聲干擾處理及超分辨率方法,融合處理有效信息并提取相關(guān)特征進(jìn)行動態(tài)捕捉及預(yù)警。

3.如權(quán)利要求1所述的融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法,其特征在于,采用稀疏冗余模型算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法包括:

首先,原圖像收到了加性高斯噪聲的污染,則污染后的圖像稱之為退化圖像,而圖像恢復(fù)的過程是退化圖像的逆過程,圖像的退化模型即加性高斯噪聲為:

g=Hu+v;

g表示含噪圖像,Hu表示原圖像,v表示噪聲;

則圖像的恢復(fù)模型表示為:

u^=argminu||g-Hu||22;]]>

表示恢復(fù)圖像,g表示含噪圖像,Hu表示原圖像;對恢復(fù)模型施加一個正則性約束;則恢復(fù)模型即變?yōu)樽兎帜P停?/p>

u^=argminu||g-Hu||22+λR(u);]]>

表示恢復(fù)圖像,g表示含噪圖像,Hu表示原圖像,R(u)即為正則項,該項是與圖像的本身性質(zhì)有關(guān),利用稀疏冗余字典模型來描述R(u),λ表示約束參數(shù)。

4.如權(quán)利要求1所述的融合處理有效信息并動態(tài)捕捉及預(yù)警方法,其特征在于,利用SIFT算法進(jìn)行特征提取匹配方法為:建立尺度空間;檢測空間中的極值點;確定關(guān)鍵點的位置;確定關(guān)鍵點的方向;確定關(guān)鍵點描述子,最終實現(xiàn)特征提取匹配。

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